隨著深化改革的不斷推進(jìn),我國國內(nèi)生產(chǎn)總值屢創(chuàng)新高。在生活水平的不斷提升的同時(shí),我國汽車保有量逐年提升,各類交通事故頻發(fā),嚴(yán)重影響了人民的人身和財(cái)產(chǎn)安全。為減少交通事故帶來的損害,科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)都在加大人員和資金投入,研究智能車輛的輔助駕駛系統(tǒng)和智能駕駛系統(tǒng),其中包括車道偏離預(yù)警和車輛碰撞預(yù)警等功能。車輛輔助駕駛和智能駕駛系統(tǒng)依賴車身環(huán)境信息的檢測,在眾多感知傳感器中,視覺傳感器由于造價(jià)低廉且包含豐富的色彩信息而受到國內(nèi)外研究者的青睞。本文使用北京工業(yè)大學(xué)BJUT-IV智能車輛作為硬件平臺,對基于車載視覺的車道線和車輛檢測技術(shù)進(jìn)行了研究,包括圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系之間的坐標(biāo)變換、基于光流算法的彎道快速車道線識別、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輛識別,以及車輛安全預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)。本文的主要工作如下:1)根據(jù)視覺傳感器的成像模型,對圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系之間的坐標(biāo)變換方法進(jìn)行了研究,并通過相機(jī)標(biāo)定的方法校正了圖像畸變。2)針對彎道路況下車道線識別問題,提出了運(yùn)用多重灰度化算子的彎道檢測方法,并使用光流方法動(dòng)態(tài)確定感興趣區(qū)域加快識別。在識別過程中,首先根據(jù)連續(xù)視頻幀之間的時(shí)間相關(guān)性,運(yùn)用光流算法檢測車輛前方背... 

【文章來源】：北京工業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

谷歌無人駕駛車輛WaymoFig.1-1GoogleIntelligentVehicle作為著名的美國電動(dòng)車及能源公司，特斯拉在無人駕駛的方向上走了一條和

圖 1-1 谷歌無人駕駛車輛 WaymoFig. 1-1 Google Intelligent Vehicle名的美國電動(dòng)車及能源公司，特斯拉在無人駕駛的方向上反的發(fā)展道路。特斯拉智能駕駛方案主要使用攝像頭進(jìn)像頭方案降低了智能駕駛硬件設(shè)備的價(jià)格。在 2016 年 1.0 系統(tǒng)上，特斯拉使用了 8 個(gè)攝像頭（前置 3 個(gè)，側(cè)邊 2備 12 個(gè)超聲波雷達(dá)和 2 個(gè)激光雷達(dá)；在硬件平臺上，車IADrive PX2 處理芯片，這些使得特斯拉智能車輛能夠?qū)嵉妮o助駕駛，車輛實(shí)現(xiàn)的輔助駕駛功能包括自動(dòng)跟車輔車等。

北京工業(yè)大學(xué)工程碩士專業(yè)學(xué)位論文于領(lǐng)先地位的無人駕駛企業(yè)還有通用 Cruise 和福特等企業(yè)力于打造“針對量產(chǎn)設(shè)計(jì)”、“可大規(guī)模生產(chǎn)”的 Level 4劃包括用作自動(dòng)駕駛出租車；福特計(jì)劃于 2021 年在中國網(wǎng)技術(shù)（C-V2X）車型，其技術(shù)方案是應(yīng)用車聯(lián)網(wǎng)通信技交通標(biāo)識、騎行者和行人的通訊設(shè)備實(shí)現(xiàn)互聯(lián)，并共享當(dāng)?shù)沫h(huán)境感知能力。


本文編號：3016559